Details

Autor(en) / Beteiligte

• 정성석
• S. S. Chung
• 김순영
• S. Y. Kim
• 김현진
• H. J. Kim

Titel

데이터 보강을 위한 데이터 통합기법에 관한 연구

Ist Teil von

• 응용통계연구, 2004, 17(3), , pp.605-617

Ort / Verlag

한국통계학회

Erscheinungsjahr

2004

Quelle

EZB Electronic Journals Library

Beschreibungen/Notizen

• 데이터마이닝에서 가장 중요한 요소 중 하나는 마이닝에 사용될 데이터의 질이다. 질 높은 데이터를 바탕으로 마이닝이 수행될 때, 데이터마이닝의 잠재적 가치는 증대될 것이다. 본 논문에서는 지식발견 과정 중 데이터의 질을 향상시키기 위한 한 단계인 데이터 보강을 위해 데이터 통합 기법을 제안하고, 모의실험을 통해 제안된 알고리즘의 효율성을 비교하였다. 실험결과 제안된 알고리즘이 데이터 통합의 성능을 향상시킴을 알 수 있었다. One of the best important thing in data mining process is the quality of data used. When we perform the mining on data with excellent quality, the potential value of data mining can be improved. In this paper, we propose the data fusion technique for data enrichment that one phase can improve data quality in KDD process. We attempted to add k-NN technique to the regression technique, to improve performance of fusion technique through reduction of the loss of information. Simulations were performed to compare the proposed data fusion technique with the regression technique. As a result. the newly proposed data fusion technique is characterized with low MSE in continuous fusion variables.